從 Crazy11 擷取球鞋資料的實踐與思考

2025-04-09

在大數據時代，資料已成為各行業決策的重要依據。本文將詳細介紹從 Crazy11 網站擷取球鞋資料的完整過程，涵蓋專案背景、技術實現、問題應對及法律倫理等方面。希望透過此次實踐，總結可重複使用的擷取經驗，為類似專案提供參考。

二、專案背景與動機

1. Crazy11 簡介

Crazy11 是一家專注於體育裝備與潮流運動鞋資料展示的網站，提供大量關於球鞋的詳細資訊，如型號、價格、上市時間與用戶評價等。對於球鞋愛好者和市場分析人士而言，這些資料可用於追蹤潮流趨勢、監測價格波動以及分析產品口碑。

2. 資料擷取的意義

隨著電商與運動潮流市場的迅猛發展，及時掌握市場動態顯得尤為重要。透過資料擷取技術，可以高效採集大量球鞋資訊，為市場趨勢分析、用戶偏好洞察以及競爭格局研究提供支援。同時，該專案也為學習者提供了一個實戰網路爬蟲與資料清洗的案例。

三、法律與倫理考量

1. 合法性與網站政策

在開展資料擷取之前，應仔細閱讀 Crazy11 網站的使用條款和隱私政策。未經許可的擷取行為可能涉嫌侵犯版權或違反網站規定，存在法律風險。因此，在專案實施前，必須充分調研，確保行為合規。

2. 倫理實踐

資料擷取應秉持負責任的態度。為避免對 Crazy11 伺服器造成負擔，本專案設計了合理的請求頻率與延遲，並主動遵守 robots.txt 文件的規定。文明爬蟲不僅體現對網站的尊重，也是維護良好網路生態的重要一環。

四、技術方案與工具介紹

1. 程式語言與框架

本專案採用 Python 實現，使用的主要工具和函式庫包括：

Requests：發送 HTTP 請求，取得網頁內容；
BeautifulSoup：解析 HTML 文件，提取結構化資料；
Scrapy（可選）：適合大規模擷取，支援分散式與資料管線。

2. 開發環境建置

安裝 Python 3 環境；

安裝依賴函式庫：

pip install requests pip install beautifulsoup4

使用 VS Code 或 PyCharm 等開發工具建立專案結構並編寫程式碼。

3. 資料擷取整體流程

資料擷取主要包括以下步驟：

資料來源分析：解析 Crazy11 網站結構，定位包含球鞋資訊的 HTML 元素或 API 介面；
請求發送：模擬瀏覽器行為，設定適當的 headers、User-Agent 和 cookies；
資料解析：使用 BeautifulSoup 或 XPath 技術提取目標資料；
資料儲存：以 CSV 或資料庫方式持久化儲存資料；
異常處理：處理請求失敗、資料缺失等異常情況，確保穩定性。

五、資料擷取設計與實現

1. 資料來源分析

透過瀏覽器開發者工具觀察網頁結構，發現每個球鞋的資訊通常被特定的 div 標籤包裹，並包含品牌、型號、價格、發布時間等子元素。據此可制定相應的解析規則。

2. 模擬請求與擷取資料

以下為簡單的擷取範例程式碼：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import time
url = "https://crazy11.co.kr/sneakers"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"
}
def fetch_data(page_url):
try:
response = requests.get(page_url, headers=headers, timeout=10)
response.raise_for_status()
return response.text
except requests.RequestException as e:
print(f"請求失敗: {e}")
return None
def parse_data(html):
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
sneakers = []
for item in soup.find_all("div", class_="sneaker-item"):
title = item.find("h2", class_="sneaker-title").get_text(strip=True)
price = item.find("span", class_="sneaker-price").get_text(strip=True)
release_date = item.find("span", class_="release-date").get_text(strip=True)
sneakers.append({
"title": title,
"price": price,
"release_date": release_date
})
return sneakers
def save_to_csv(data, filename="sneakers_data.csv"):
keys = data[0].keys() if data else []
with open(filename, "w", newline="", encoding="utf-8") as csvfile:
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=keys)
writer.writeheader()
writer.writerows(data)
print(f"資料已儲存至 {filename}")
if __name__ == "__main__":
html_content = fetch_data(url)
if html_content:
sneaker_data = parse_data(html_content)
if sneaker_data:
save_to_csv(sneaker_data)
time.sleep(2)

實際應用中可結合分頁機制，使用迴圈遍歷多頁內容，並加入代理池與重試機制以提升穩定性。

3. 資料儲存方式

擷取結果預設以 CSV 檔案儲存，適合初期分析。若資料量大，可考慮使用 SQLite 或 MySQL 資料庫，設計表格結構（如 id、title、price、release_date 等欄位）以支援高效查詢與後續分析。

4. 使用 API 獲取資料（推薦方式）

相較傳統爬蟲，API 是更高效、穩定的資料獲取方式。以 Crazy11 為例，可使用 Luckdata 提供的 Sneaker API：

import requests
headers = {
'X-Luckdata-Api-Key': 'your_key'
}
response = requests.get(
'/api/sneaker-API/get_get_yg6d?url=https://www.crazy11.co.kr//shop/shopdetail.html?branduid=806352&xcode=070&mcode=010&scode=&type=Y&sort=order&cur_code=070010&search=&GfDT=bmp7W10%3D',
headers=headers
)
print(response.json())

Luckdata API 支援多個電商平台，如 Crazy11、Footlocker、Musinsa、Kasina 等，適合進行跨站資料整合與分析。

六、資料清洗與預處理

原始資料可能存在重複、缺失或格式混亂的情況。需進行以下清洗步驟：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("sneakers_data.csv")
# 去除重複
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 價格欄位標準化
df["price"] = df["price"].str.replace("₩", "").astype(float)
# 轉換日期格式
df["release_date"] = pd.to_datetime(df["release_date"], errors='coerce')
# 缺失值檢查
print(df.isnull().sum())
# 儲存清洗結果
df.to_csv("sneakers_data_clean.csv", index=False)

清洗後的資料更適合用於建模、分析與視覺化。

七、資料分析與應用

常見分析方向包括：

價格分佈：統計各價位段鞋款數量，觀察市場定價結構；
品牌熱度：分析各品牌發布數量及市場占比；
上市趨勢：透過時間序列分析球鞋發布的週期性與高峰期。

可藉助 Matplotlib、Seaborn 等工具進行視覺化，輔助市場決策。

八、問題與解決方案

在實踐過程中遇到的主要問題及應對策略如下：

反爬機制：透過設定 headers、延遲請求等方式繞過封鎖；
動態載入：使用 Selenium 或尋找後端 API 解決資料載入問題；
資料結構不統一：透過資料清洗統一格式，便於後續處理；
API 限制：免費版 API 有資料量限制，大規模擷取需付費使用。

這些經驗為專案順利推進提供了保障，也為後續工作累積了寶貴參考。

九、總結與展望

本專案不僅實現了從 Crazy11 擷取球鞋資料的目標，更在實踐中累積了豐富經驗，具體總結如下：

技術層面：選用合適工具與策略，是實現高效擷取的關鍵；
合規意識：了解並遵守網站規則，減少法律與倫理風險；
應用價值：清洗後的資料可服務於市場研究、商業分析與學術研究。

未來可探索更大規模的分散式爬蟲架構，或結合機器學習開展資料探勘與預測分析。希望本文的分享，能為開發者與資料愛好者提供實用參考，共同推動資料技術的廣泛應用。